來源：https://www.zhihu.com/question/387911866
編輯：深度學習與計算機視覺
聲明：僅做學術分享，侵删
下面5個問題是一個小夥伴糾結的問題，可以看一看，你糾結麼?順便想一下，你糾結什麼問題？
1.不知道學計算機出來是不是隻能做碼農。（如果不是還能做什麼。）（最終的結果，工作）
2.學計算機（程式設計）是不是可以提高人的邏輯思維能力，過程中充滿了思考，和樂趣。（學習的過程。）
3.（對程式設計和寫代碼到底是啥不了解。）（是不是隻是枯燥的技術，還是說其實過程中有很多需要思考和創造性的地方。）（以及是不是隻能用來開發軟體。）
4.我如果想做資料分析或算法工程去學計算機更好還是統計學更好。計算機比統計學多學習的部分是什麼（内容），那一部分對我能力和思維的培養作用在哪裡（我個人），最終可以用來做什麼（最終工作）。
5.學統計學需不需要學習程式設計。如果需要，與計算機學習的程式設計差別在哪裡。
學習，不正是有了問題，帶着問題思考的過程。當你對某個事情糾結的時候，或許是值得高興的事情，帶着糾結，積極思考，說不準什麼時候就在糾結中，提升了自身的認知水準。看看其他小夥伴的回答，看你能不能從中獲得思考。
作者：Kittyhawk
https://www.zhihu.com/question/387911866/answer/1155086633
我大學在美國讀的統計學，研究所學生讀的cs，切身感受挺大的。
我讀大學那會兒大資料機器學習都沒有正式興起，讀統計完全是因為工科怎麼看都太難了，統計似乎沒那麼難，而且據說在理科中比較好找工作，于是就入了坑。剛開始體驗挺好的，像機率論數理統計這些課也隻是反複手動計算一下pvalue或者算一下機率，并不需要程式設計知識，即使是後來的生物統計課老師介紹了一下R我也隻是把他當作進階電腦在用。我一直以為統計就是提供咨詢服務的。
不久後我就開始上統計計算這門課，這算是我第一次接觸程式設計吧。當時統計出身的大學碩士畢業生大部分會去找藥廠的工作，而藥廠大多用SAS（這樣語言本身有錯誤的話有人背鍋），是以我們的課程設定也是用的SAS。這時候我才發現我前面學習的那些理論在實際應用中都要通過計算機來實作呀，資料大起來手算根本不現實。即使這不并不是通用的計算機語言，我仍然學習得非常吃力。上完這門課後，我第一次覺得想把統計的知識應用到實際問題中，好像還得懂一些計算機才行，但是這時候我還是認為隻要會用，能得出個結果就行了，并不需要花時間把代碼寫好。
第二次遇到問題是在後來的貝葉斯統計課上，我們期末項目要對後驗分布做mcmc采樣。理清思路後開始用R撸代碼，反正隻要得出個結果就行，自己想怎麼寫就怎麼寫呗。于是我就開始不斷在R上各種用for loop，從來不定義函數，覺得兩段代碼差不多的話就直接一長段複制粘貼，寫完之前從來不調試。自己覺得差不多了，開始點運作，不出意外挂掉了，于是系統點出來的syntax error我一個一個修，因為複制粘貼多了，很多錯誤是重複的，修了好久才修完。開始跑10次疊代，好像沒問題，除了圖醜了點外，然後不斷增加疊代數，增加到五萬次的時候，這段代碼在我電腦上跑了四個小時也沒跑完 ♂️，不知道怎麼優化代碼的我最後熬夜熬了好幾天才把這個項目做完，而這個熬夜大部分時間我都花在等待代碼運作中。這次教訓後，我總算花時間把程式設計的一些基本概念以及R的一些理念弄清楚了，比如重複的代碼應該定義在一個函數中，R不宜過多使用for loop等。
大學畢業後我去做了一份資料分析的工作，工作日常就是拿SAS和R來處理一些幾百mb和幾個g級别的資料，對我來說還是挺不錯的一份工作，畢竟大學學的都用上了。直到後來，大資料和機器學習這些概念興起，從朋友那打聽到，做這行的年輕人薪水是我當時兩三倍。我還聽說他們做很多叫A/B test的東西，我搜了一下，發現這不就是統計學裡實驗設計最基礎的東西嘛，我也能做，這個職位叫大資料工程師（當時數叫據科學家的職位好像還比較少），于是開始尋找相關職位。找了一圈，職位要求全都寫着熟悉mapreduce，hadoop，分布式這些沒聽過的東西，一臉懵逼的我後來才知道人家是處理tb甚至pb級别的資料，這意味着這些級别的資料處理根本不能在普通電腦上跑。順着這個大的潮流，我也去讀了一個偏資料科學機器學習的cs master。
我現在工作做的正是資料工程這一塊，雖然除了偶爾會設計一些假設檢驗外，和統計直接的關系并不大了，但是回想起來，我還是覺得即使學習統計，也最好要把計算機學好，對提升個人價值有幫助。反過來如果學習計算機的話，并不一定要會統計，因為程式設計學好不會統計就是軟體工程師，而統計學好不會程式設計可以叫統計學家，統計學家的門檻遠遠比軟體工程師的門檻要高，市場對于軟體工程師的需求也遠比統計學家也大。
作者：數睿資料
https://www.zhihu.com/question/387911866/answer/1187801368
1、計算機出來不隻是做碼農，還可以做設計、UI等工作，看你的計算機專業是什麼方向。
2、個人覺得程式設計可以提高人的邏輯思維能力，因為有很多需要你思考的地方，要把所有的點串聯起來。
3、程式設計其實就是寫代碼，看似很枯燥，但是如果你真的克服困難實作了目标，你心裡是開心的，因為是自己解決了這個問題，但是在克服困難的途中你會覺得枯燥，因為你會因為找不出問題或者實作不了功能而苦惱；其次程式設計不隻是片面的說是開發軟體，他能實作很多。
4、我認為無論是資料分析還是算法工程都需要學習計算機知識和統計學，因為，資料分析考量的是邏輯思維能力，當然你得知道一些計算機方面的知識；而算法工程必然要學計算機，也就是程式設計，因為算法就是程式設計，比如百度搜尋引擎的算法、推薦算法……都是依據程式設計而來。
作者：johnnywf
https://www.zhihu.com/question/387911866/answer/1187303112
行業知識、統計學、計算機及程式設計，這3樣如同金字塔結構。如果你現在為學習專業定方向，我的建議是，行業知識優先，其次是統計學和計算機。
搞清楚主要和次要，應用和工具的差別。
比方說一個金融反洗錢的項目，應該是由一個金融出身學習了統計（必然）和計算機（輔助）的人來做，專業知識是最重要的，統計的實作的方法，計算機是實作的工具，甚至無需學習程式設計，即使其中程式設計部分，也和其他主流的程式設計方式如c Java有很大差別。
作者：跌它是本命
https://www.zhihu.com/question/387911866/answer/1196997134
感覺kitty答主和所有回複的小夥伴已經把結果安排的明明白白了，大學專業已然是統計和cs交叉了，奈何本身屬于數理統計專業，統計在校内又比cs強勢，感覺培養方案把cs的同學也坑了，作為在機器學習或深度學習中同樣重要的兩門學科，面對實際的資料挖掘時卻是這樣的：cs出身的随便再學點統計就夠騙人的了，學統計的：這都什麼啊，寫了三年r都沒見識過的東西！以前那麼高深的理論都沒啥用。統計不重視算力、性能啥的，偏重理論，然而業界都是要恰飯的呀！！
我現在十分想重新上個cs大學。。。對了，我也用r寫過for loop N層嵌套，處理幾十萬條的資料，在他運作的4h中和在美國學cs的朋友聊天才知道原來每種語言有他自己的脾氣，有的他就是不擅長循環嵌套，，，學統計的我仿佛打開了新世界的大門，還有學統計模拟的時候用R、C混調也真是讓我大開眼界，雖然已經是4年的交叉學科教學了，但還是覺得cs隻學了個皮毛，并且覺得cs真的是那種學明白了可以舉一反三玩的飛起的學科，實名羨慕。。。
作者：Talin Song
https://www.zhihu.com/question/387911866/answer/1192291661
統計和計算機是密不可分的。
統計學是理論，計算機是你通過這一套理論實作算法的工具，尤其在你畢業入行以後，會一套語言是量化分析或者說資料相關崗位必備的技能。
但是統計的程式設計思維相當于純粹的碼農來說要簡易很多，是以如果你以後想去做量化相關的職位我建議你去讀計算機，這樣你的選擇範圍會更廣泛一些。我們組是銀行内部的quant,有一半同僚是計算機專業，剩下40%是統計數學或者實體專業，再剩下的10%是金融或者風險管理專業。 （今日開的獎，順延到明日公布結果）
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